Banca de DEFESA: DARIO PEREIRA DOS SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : DARIO PEREIRA DOS SANTOS
DATA : 15/08/2025
HORA: 15:00
LOCAL: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_YjJlZTc2ZTgtOWE0OC00OGZhLWE3MjktMTJiZjIyZTJmO
TÍTULO:

AVALIAÇÃO DE GRANDES MODELOS DE INGUAGEM (LLMS) PARA A TIPIFICAÇÃO DE DOCUMENTOS

PALAVRAS-CHAVES:

Grandes Modelos de Linguagem, Tipificação de Documentos, Processamento de Linguagem Natural, LLaMA, Classificação Multiclasse.

PÁGINAS: 84
RESUMO:

O avanço dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) tem impulsionado significativamente aplicações em Processamento de Linguagem Natural (PLN), especialmente em tarefas como a classificação textual e a organização de grandes volumes de documentos. Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre diferentes LLMs aplicados à tipificação automática de documentos digitais. Foram avaliados oito modelos baseados em arquiteturas transformer da família LLaMA, Mistral, Gemma e DeepSeek, acessados via chamadas assíncronas por API. As análises se basearam em métricas clássicas de desempenho, como acurácia, precisão, revocação, F1-score, perplexidade e log-likelihood, considerando o comportamento dos modelos na classificação multiclasse de textos oriundos de diferentes domínios. Os resultados mostram que o modelo LLaMA 3 apresentou o melhor desempenho geral, seguido de suas variantes ajustadas. A pesquisa destaca ainda a importância da escolha do modelo de linguagem conforme o contexto e a necessidade da tarefa, contribuindo com evidências empíricas para adoção de LLMs em sistemas de gestão documental automatizada

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - ***.575.601-** - DANIEL ALVES DA SILVA - UnB
Interno - 2311780 - FABIO LUCIO LOPES DE MENDONCA
Interno - 2556078 - GEORGES DANIEL AMVAME NZE
Externo à Instituição - GILMAR DOS SANTOS MARQUES - UPIS